ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于大规模预训练技术和强化学习方法的对话生成模型。下面是其主要步骤：

1. 数据收集：OpenAI从互联网收集了大量对话数据，包括聊天记录、论坛帖子等。

2. 数据清洗与准备：通过去除噪声、筛选有用的对话片段等方式，清洗和准备数据以供后续处理使用。

3. 预训练：使用Transformer架构，在海量文本上进行自回归语言建模任务的无监督预训练，该过程可以使模型获得广泛领域知识和语言理解能力。

4. 微调阶段1：将预训练好的模型进一步微调到更具体的任务目标上，可能涉及人类评估来提高质量并缩小偏差，这个阶段使用了一个简化版评论-反馈循环方法（CLIPR）来生成响应，并利用在线学习算法如Proximal Policy Optimization (PPO)进行优化。

5. 人类评估：为了提高系统性能并减少不受欢迎或有潜在风险行为产生的概率，需要对ChatGPT进行严格而仔细地人工评估和筛选。

6. 微调阶段2：通过与特定用户进行的受控互动，根据用户反馈使用强化学习技术训练模型，重复这个过程以继续改进模型。

7. 发布与迭代：经过多次迭代和改进，最后发布ChatGPT供用户使用，并持续监测反馈并对系统进行更新、修复错误或不当行为。